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此次的具身智能模型基于预测编码启发,变分递归神经网络框架,通过集成视觉、本体感觉和语言指令三种感官输入进行训练。具体来说,该模型处理了以下输入:观看机械臂移动彩色块的视频;感知人体四肢运动的感觉及机械臂移动时的关节角度;以及语言指令如“把红色物体放在蓝色物体上”。
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将该模型用于104名认知健康的成年人和140名阿尔茨海默病患者时,其计算出的大脑衰老速度与两个时间点进行的认知功能测试中的变化密切相关。这些测量结果与认知测试结果的一致性表明,该模型可作为神经认知衰退的早期生物标志物。此外,它还证明了在认知正常个体和认知障碍个体中的适用性。
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